| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.1 上海迪士尼火爆开园,国内主题公园发展步入“黄金时代” | 第10页 |
| 1.1.2 网络时代旅游者行为模式的重构:从AIDMA到SICAS的转变 | 第10-11页 |
| 1.1.3 地理信息大数据使定量化研究旅游者行为规律成为可能 | 第11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第11-12页 |
| 1.2.2 实践意义 | 第12页 |
| 1.3 研究思路 | 第12-15页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第12-14页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第14-15页 |
| 第2章 理论基础与文献综述 | 第15-25页 |
| 2.1 概念界定 | 第15页 |
| 2.1.1 基于位置的社交网络 | 第15页 |
| 2.1.2 数据挖掘 | 第15页 |
| 2.1.3 游客指数 | 第15页 |
| 2.2 理论基础 | 第15-17页 |
| 2.2.1 旅游流理论 | 第15-16页 |
| 2.2.2 旅游偏好理论 | 第16页 |
| 2.2.3 流动空间理论 | 第16-17页 |
| 2.2.4 社会感知计算理论 | 第17页 |
| 2.3 文献综述 | 第17-25页 |
| 2.3.1 主题公园研究 | 第17-20页 |
| 2.3.2 旅游数字足迹研究 | 第20-22页 |
| 2.3.3 游客时空间行为研究 | 第22-25页 |
| 第3章 研究方法与数据获取 | 第25-32页 |
| 3.1 研究区域 | 第25-27页 |
| 3.2 研究方法 | 第27-29页 |
| 3.2.1 客源市场量化分析 | 第27-28页 |
| 3.2.2 Matlab小波分析 | 第28页 |
| 3.2.3 ArcGIS空间分析 | 第28-29页 |
| 3.3 数据的采集与处理 | 第29-32页 |
| 3.3.1 数据来源 | 第29页 |
| 3.3.2 数据采集 | 第29-30页 |
| 3.3.3 数据预处理 | 第30-32页 |
| 第4章 客源市场空间结构分析 | 第32-51页 |
| 4.1 客源市场的空间分布 | 第32-39页 |
| 4.1.1 客源市场份额统计结果分析 | 第32-36页 |
| 4.1.2 省级客源市场:圈层飞地型空间结构 | 第36-37页 |
| 4.1.3 主要客源城市:等级扩散,首位度高 | 第37-39页 |
| 4.2 客源市场的分布特征 | 第39-41页 |
| 4.2.1 空间集中程度高 | 第39页 |
| 4.2.2 客源吸引半径大 | 第39-40页 |
| 4.2.3 距离衰减规律显著 | 第40-41页 |
| 4.3 客源市场影响因素分析 | 第41-49页 |
| 4.3.1 影响因素的选取 | 第41-44页 |
| 4.3.2 相关性分析 | 第44-45页 |
| 4.3.3 回归结果分析 | 第45-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 客流的时空特征 | 第51-69页 |
| 5.1 游客活动的时间特征 | 第51-56页 |
| 5.1.1 季节性特征 | 第51-52页 |
| 5.1.2 客流周变化 | 第52-56页 |
| 5.2 客流波动的多时间尺度特征分析 | 第56-63页 |
| 5.2.1 小波分析的原理 | 第56-57页 |
| 5.2.2 客流波动的周期 | 第57-60页 |
| 5.2.3 客流多时间尺度特征 | 第60-63页 |
| 5.3 客流的空间分布特征及动态变化 | 第63-68页 |
| 5.3.1 旅游者兴趣点识别 | 第63-66页 |
| 5.3.2 旅游流的动态变化 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 研究结论与展望 | 第69-74页 |
| 6.1 主要结论 | 第69-71页 |
| 6.1.1 主要结论 | 第69-70页 |
| 6.1.2 相关建议 | 第70-71页 |
| 6.2 创新点 | 第71-72页 |
| 6.2.1 数据来源:尝试运用社交媒体数据 | 第71页 |
| 6.2.2 研究方法:综合运用多学科方法 | 第71页 |
| 6.2.3 研究内容:丰富主题公园的研究视角 | 第71-72页 |
| 6.3 展望 | 第72-74页 |
| 6.3.1 多元数据(调查问卷、手机信令数据)验证 | 第72页 |
| 6.3.2 不同规模(类型、区域)主题公园对比研究 | 第72-73页 |
| 6.3.3 基于社交媒体数据的游客行为的进一步挖掘 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
